【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái),各種各樣的在線社區(qū)蓬勃發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)從一個(gè)用于獲取信息的靜態(tài)媒介逐步轉(zhuǎn)型成為信息共享、互動(dòng)交流的動(dòng)態(tài)平臺(tái)。例如,用戶在聽(tīng)音樂(lè)時(shí)就會(huì)經(jīng)常跟音樂(lè)作品以及其他用戶的評(píng)論內(nèi)容產(chǎn)生情感共鳴,從而自發(fā)地發(fā)表評(píng)論與其他用戶產(chǎn)生互動(dòng),這樣,一個(gè)以情感交流為基礎(chǔ)的在線音樂(lè)社區(qū)就建立起來(lái)了。音樂(lè)平臺(tái)已經(jīng)不是單純的音樂(lè)提供方,而是越來(lái)越向在線社區(qū)的方向發(fā)展,出現(xiàn)了諸如網(wǎng)易云音樂(lè)和蝦米音樂(lè)這種以用戶為中心,打造社交屬性的在線音樂(lè)社區(qū)。所以若想增強(qiáng)在線音樂(lè)社區(qū)競(jìng)爭(zhēng)力,吸引大量用戶并提高用戶黏性,我們可以從增強(qiáng)其社交屬性出發(fā)。目前,如何增強(qiáng)在線音樂(lè)社區(qū)的社交屬性面臨兩個(gè)方面需要解決的問(wèn)題,一個(gè)是如何分析用戶話語(yǔ)模式的差異性,從而提出能夠滿足個(gè)體用戶需求的意見(jiàn)和建議,從而提高在線社區(qū)的包容性;另一點(diǎn)是如何分類(lèi)并細(xì)分在線音樂(lè)社區(qū)的各種情感從而找到如何把握在線音樂(lè)社區(qū)最基本的情感基調(diào)、情感分布以及如何增強(qiáng)社區(qū)的情感氛圍。實(shí)際上,在這個(gè)基于情感共鳴的在線音樂(lè)社區(qū)里,由用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)。用戶評(píng)論的增多為研究提供了十分有利的條件。另一方面,在線音樂(lè)社區(qū)的評(píng)論多以短文本形式呈現(xiàn),在這些海量的文本信息中,有很大一部分是表達(dá)用戶觀點(diǎn)傾向和情感的信息,如支持、反對(duì)、喜、怒、哀、樂(lè)等文本信息。這些情感文本信息是非常寶貴的意見(jiàn)資源,包含著人們的不同觀點(diǎn)和情感態(tài)度。情感分析的相關(guān)方法目前廣泛用于在線社交網(wǎng)站例如微博、推特等,但是研究在線音樂(lè)社區(qū)的較少。基于此,本文主要的研究點(diǎn)有三個(gè)。第一點(diǎn)是通過(guò)中文分詞與詞性標(biāo)注操作、評(píng)論數(shù)據(jù)不同維度的切片操作探索在線音樂(lè)社區(qū)不同年齡、性別和地域的用戶群體對(duì)相同音樂(lè)的評(píng)論內(nèi)容所反映出來(lái)的話語(yǔ)模式。第二點(diǎn)是以網(wǎng)易云音樂(lè)平臺(tái)和蝦米音樂(lè)平臺(tái)為例,研究不同的音樂(lè)社區(qū)的最常出現(xiàn)的詞頻、詞性有哪些,研究不同平臺(tái)的追星氛圍、對(duì)歌詞的熱衷程度、活躍度以及活躍時(shí)間分布等。第三點(diǎn)是建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)研究不同在線音樂(lè)社區(qū)評(píng)論文本的情感分類(lèi),從文本蘊(yùn)含的情感角度來(lái)研究不同在線音樂(lè)社區(qū)的情感氛圍。針對(duì)研究第一點(diǎn),本文通過(guò)各用戶群體的詞頻、詞性表的研究結(jié)果得出,在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中的話語(yǔ)模式現(xiàn)象有延伸到在線音樂(lè)社區(qū)環(huán)境。具體來(lái)說(shuō),年齡話語(yǔ)模式上主要體現(xiàn)在由年齡不同導(dǎo)致的用詞不同、關(guān)注點(diǎn)不同、情感表達(dá)不同;性別話語(yǔ)模式主要體現(xiàn)在由性別導(dǎo)致的性別用語(yǔ)限制現(xiàn)象及由與性別屬性相關(guān)的不同性別的性格特征導(dǎo)致的用詞差異;地域話語(yǔ)模式主要體現(xiàn)的是地域文化氛圍對(duì)評(píng)論用詞的影響。另外還有就是各用戶群對(duì)待各類(lèi)歌曲所評(píng)論語(yǔ)句中的詞性比例的細(xì)微差別。以上這些工作延伸了對(duì)話語(yǔ)模式、行為理論等在在線社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上的研究,有助于在線音樂(lè)平臺(tái)從不同維度來(lái)了解用戶的喜好,從而可以對(duì)用戶進(jìn)行針對(duì)性地推薦等,提高平臺(tái)用戶的留存率和粘性。針對(duì)研究第二點(diǎn),本文通過(guò)從不同角度挖掘兩個(gè)平臺(tái)的評(píng)論數(shù)據(jù)特點(diǎn),研究比較了不同音樂(lè)平臺(tái)評(píng)論的特點(diǎn)及氛圍特征,發(fā)現(xiàn)了網(wǎng)易云音樂(lè)相較于蝦米音樂(lè)更容易在評(píng)論里面引用歌詞內(nèi)容這一現(xiàn)象,而且兩家平臺(tái)的活躍曲線是不太一樣的�；趯�(duì)平臺(tái)評(píng)論數(shù)據(jù)的比較結(jié)果的了解,平臺(tái)可以有針對(duì)性地進(jìn)行平臺(tái)專(zhuān)輯推發(fā)等活動(dòng),以期達(dá)到更好的宣傳效果。針對(duì)研究第三點(diǎn),本文首先建立了一個(gè)基于LSTM模型的正負(fù)情感分類(lèi)模型,以一個(gè)較高的分類(lèi)精確度完成對(duì)正負(fù)情感語(yǔ)義的劃分,研究結(jié)果表明兩個(gè)平臺(tái)的情感基調(diào)都是正向積極的。隨后又建立了若干個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型并比較各模型的優(yōu)越性,擇優(yōu)選出預(yù)測(cè)效果好的模型并對(duì)負(fù)面情感進(jìn)行了細(xì)分類(lèi),了解負(fù)類(lèi)情感的具體情感組成比例。以機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)從情感分類(lèi)分析的角度來(lái)探究在線音樂(lè)社區(qū)的情感氛圍特征,彌補(bǔ)了目前對(duì)在線音樂(lè)社區(qū)評(píng)論的情感分析方面的空白,豐富了在線社交網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的情感分類(lèi)理論研究。這將有助于企業(yè)對(duì)平臺(tái)的輿論控制與情感導(dǎo)向,對(duì)企業(yè)營(yíng)造一個(gè)健康積極有人情味的音樂(lè)社區(qū)也可以貢獻(xiàn)一定的參考價(jià)值。
【圖文】：

音樂(lè)、ＱＱ音樂(lè)、酷狗音樂(lè)、蝦米音樂(lè)等音樂(lè)平臺(tái)。目前，國(guó)內(nèi)在線音樂(lè)社區(qū)用逡逑戶規(guī)模及使用率都很龐大，據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（ＣＮＮＩＣ）中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)第逡逑３９次￣第４２次發(fā)展報(bào)告的數(shù)據(jù)顯示（如圖１－１），２０１５年１２月至２０１８年６月，逡逑網(wǎng)絡(luò)音樂(lè)用戶規(guī)模不斷增加，截至２０１８年６月，網(wǎng)絡(luò)音樂(lè)用戶數(shù)達(dá)到５．５５億，逡逑比去年底增加６７３萬(wàn)，占網(wǎng)民總數(shù)的６９．２％。同時(shí)，國(guó)內(nèi)在線音樂(lè)社區(qū)的發(fā)展己逡逑經(jīng)進(jìn)入成熟期，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更加激烈。逡逑５６０００邐５５４８２逡逑５４８０９逡逑５邋５５０００邐W逡逑５４０００逡逑妄邋５３０００邐Ｓ２４１３邐■邐■逡逑．邐媝逡逑５邋乫uQ７邐５０２Ｘ４邐Ｓ０３１３逡逑＿邋遍攦邐＿邐ｉｌｌ邋Ｊ邋＿逡逑４８０００邋Ｉ逡逑４？000邋■邐ｆ逡逑２０１５．１２邐２０１６．６邐２０１６．１２邐２０１７．６邐２０１７．１２邐２０１８．６逡逑圖１－１邋２０１５．１２￣２０１８．６網(wǎng)絡(luò)音樂(lè)用戶規(guī)模逡逑在線音樂(lè)社區(qū)具有社交屬性的特征，因?yàn)槠溆欣谀承┰谝魳?lè)方面興趣相投逡逑或需求相同的用戶相互分享討論相關(guān)信息，形成用戶間的社交關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。有效發(fā)逡逑揮社交屬性可以提高在線音樂(lè)社區(qū)的吸引力和用戶黏性，從而吸引并留住大量的逡逑網(wǎng)絡(luò)用戶。例如，網(wǎng)易云音樂(lè)之所以能夠在ＱＱ音樂(lè)、酷狗音樂(lè)、酷我音樂(lè)等老逡逑牌音樂(lè)客戶端前快速崛起

邋２０１２邋ＫＭ泰逡逑圖１－２邋“中國(guó)知網(wǎng)”計(jì)量可視化分析相關(guān)文獻(xiàn)數(shù)量發(fā)表情況逡逑圖１－３是國(guó)內(nèi)相關(guān)研究的關(guān)鍵詞共詞分析圖，共詞分析方法屮關(guān)鍵詞的共現(xiàn)逡逑分析可以揭示特定領(lǐng)域的研究結(jié)構(gòu)和研究熱點(diǎn)。Ｃａｌｌｏｒｉ等人Ｍ最先提出共詞分析逡逑法，隨后共詞分析法在情報(bào)學(xué)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。共詞分析法（Ｃｏ－ｔｅｒｎ逡逑Ａｎａｌｙｓｉｓ）是指當(dāng)一個(gè)可以表達(dá)主題領(lǐng)域的研宄主題或研宄方向的兩個(gè)專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)逡逑出現(xiàn)在一個(gè)文檔中時(shí)，大概率可以表明這兩個(gè)詞之間存在一定的關(guān)系，它們出現(xiàn)逡逑的次數(shù)越多，，表明它們的關(guān)系越密切，距離越近逡逑５逡逑
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：J692

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本文編號(hào)：2668538